Gelecekteki satışlara ilişkin doğru bir tahmin, muhtemelen bir işletmenin gelecek için daha iyi plan yapmasına yardımcı olacak şeyler listesinin en başında yer alır. Tedarik zinciri perspektifinden bakıldığında, talepkar müşteriler, uzun teslim süreleri, öngörülemeyen talep dalgalanmaları, dar kapasiteler, genişleme ihtiyacı vb. faktörlerin tümü, daha iyi tahminlere olan ihtiyacı artırmaktadır. Diğer bölümlerin de kendi ihtiyaçları var.
Daha iyi tahminlere yönelik bu ihtiyaç, son 30 yılı aşkın süredir araçlara önemli bir yatırım yapılmasını teşvik etti. Bugün farklı tekniklerin bir kombinasyonunu kullanan çeşitli araçlar mevcuttur; Arkieva da bunlardan biridir. Ancak daha iyi tahmin doğruluğu sonuçlarına yönelik istek azalmadı. İşletmeler daha fazla ürün piyasaya sürdükçe, tedarik zincirlerini uzattıkça ve envanter yatırımlarını azaltmayı tercih ettikçe sorun iyileşmek yerine daha da kötüleşti.
Bunun için çok sayıda sürücü var. Araçlar daha karmaşık yöntemler ve terminolojilerle geliştikçe, tüm belirsizliğin modellenebileceği ve birleşik bir modelin daha sonra mükemmel bir tahmin oluşturabileceği algısı yaratılabilir. Hem yerel hem de bulut düzeyindeki bilgi işlem hızı, bu tür tahminlerin saniyeler veya dakikalar içinde hesaplanabileceği bir hızda sayı hesaplamaya olanak tanır ve böylece bize tam olarak doğru olmasa da daha doğru tahminler verir.
Hepsi olmasa da şirketlerin çoğu, yeni ürün tanıtım hızını artırdı, dünya çapındaki müşterilerin istekleri arttı, ayrıca uzun teslimat süreleri ve artan belirsizlik pahasına bile en düşük maliyetli tedarikçiyi bulma dürtüsü ortaya çıktı. herkesin görmesi için. Pandemi gibi son küresel olayların ve devam eden jeopolitik gerilimlerin faydası olmadı. Milliyetçi politikaların yükselişi ve düzenlemelerin ilgili politikalarla uyumlu hale getirilmesi, küresel tedarik zincirlerini daha da istikrarsızlaştırdı ve belirsizlikleri artırdı.
Dolayısıyla daha iyi tahminlere olan ihtiyaç ortadan kalkmıyor, belirsizlikler muhtemelen artmaya devam edecek ve mükemmel bir model için hâlâ umut yok. Bu senaryoda, bir işletmenin veya talep planlayıcısının daha doğru tahmin sonuçları oluşturmak için kullanabileceği bazı teknikler var mı? Takip edilmesi ve yapılmaması gerekenler var mı? Bunun ne kadarı bir araçta kodlanabilir; ve bunun ne kadarının bilgili girdi sağlayan insan tahminciden geldiği. İyi yapılırsa, gelişme olarak ne bekleyebiliriz?
Şimdi kayıt olun ve 27 Mart Çarşamba günü Sujit Singh'in tahmin doğruluğunun nasıl iyileştirilebileceğini ve daha fazlasını tartıştığı sırada bize katılın.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://blog.arkieva.com/how-to-improve-forecast-accuracy/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-improve-forecast-accuracy
